¿Cómo intentarías predecir el comportamiento futuro de la comilla de una acción?

Question

¿Cómo se responde a esta posible pregunta de la entrevista? No es una pregunta muy clara, ya que es evidente que hay muchos factores.

Mi primera hipótesis sería hablar de examinar la rentabilidad esperada (media) de la acción: si está aumentando o disminuyendo en los últimos años. También podríamos examinar la volatilidad de esta acción - utilizando la varianza/desviación estándar, podemos ver cómo de fiables han sido estos rendimientos en los años anteriores. También podríamos utilizar algo como el ratio de Sharpe para ver lo sensible que es a las fluctuaciones de la volatilidad.

También podemos observar su beta (o ratio de Treynor) para ver lo sensible que es al riesgo de mercado.

No querríamos mirar cosas como Delta, ya que esto tiene que ver con los derivados y no con la acción subyacente.

¿Son correctas mis ideas anteriores? ¿Hay algo importante que haya pasado por alto?

Answer 1

La verdadera respuesta es que nunca hay que intentar predecir el comportamiento futuro de nada. En su lugar, pregúntese qué tipo de riesgo se siente cómodo asumiendo y trabaje a partir de ahí.

Dicho esto, el enfoque de los libros de texto de finanzas cuantitativas sería algo así:

Elabore un modelo para el movimiento de la renta variable: normalmente se trata de algún tipo de modelo basado en el movimiento browniano, con un componente para la media (deriva) como ha mencionado. También necesitarás suposiciones/cálculos para otras cosas que mencionas, como la volatilidad y/o la beta (dependiendo de tu cartera).

Simule un montón de ellas durante el periodo de tiempo que elija. Ponga precio a su cartera (simple si sólo quiere una acción) en cada simulación. Utiliza el método que elijas (valor en riesgo, déficit esperado, peor escenario) para medir tu pérdida frente a tu apetito de riesgo (primera pregunta).

Por último, date cuenta de que todos estos modelos son técnicamente "erróneos", pero siguen siendo potencialmente útiles para responder a las preguntas de la entrevista.

Answer 2

Todo el mundo intenta predecir el futuro de una variedad interminable de formas que van desde las cartas del tarot y las bolas de cristal, hasta la teoría de las ondas de Elliot y las redes neuronales. Pero, dado que este es un foro sobre finanzas cuantitativas, creo que una respuesta adecuada a su pregunta es el backtesting histórico de los precios de las acciones frente a una variedad de indicadores. Estos indicadores podrían ser indicadores económicos (por ejemplo: informes de desempleo, tipos de interés), indicadores de comportamiento (por ejemplo: VIX, Put Call Ratio, COT, AAII Bull Bear ratio), o indicadores técnicos (por ejemplo: índices amplios, regresión lineal, desviación estándar, ATR). Algunos operadores de opciones también intentan predecir los movimientos buscando señales de posibles operaciones con información privilegiada mediante la búsqueda de picos repentinos en la volatilidad implícita histórica de las opciones de una acción. Así que sí, en todos estos casos, simplemente se intenta predecir el futuro mirando al pasado.

Las cosas que mencionas como el ratio sharpe, la beta y el delta son más bien para evaluar el riesgo de la cartera y no son útiles para predecir el futuro.

Answer 3

No sé cómo de técnicas son las especificaciones del trabajo, pero en finanzas cuantitativas:

No se pueden utilizar modelos para predecir los precios. Sin embargo, puede utilizar simulaciones para predecir el pago esperado de un determinado escenario SUPONIENDO que las distribuciones subyacentes de su modelo son correctas....

...en los modelos más convencionales (como el Black-Scholes) se supone que los precios de las acciones evolucionan según un movimiento browniano geométrico, incluyendo un término de deriva + algún componente de ruido aleatorio que es proporcional a la volatilidad de la acción. Esto implica una serie de supuestos, uno de los cuales es que los precios tienen una distribución logarítmica normal.

Teoría del límite central

El razonamiento que subyace se debe al teorema del límite central, que establece que si se toma la media de un número muy grande de variables aleatorias independientes (que pueden tener cualquier distribución) se distribuye normalmente. Dado que los rendimientos diarios son una función de un gran número de rendimientos intradiarios, los rendimientos diarios se distribuyen normalmente. Una propiedad básica establece que si Returns0~Norm y S(t)=S(0)*exp(Returns) entonces S(t)~LogNorm.

Para las simulaciones

Ahora ya sabe cómo simular los precios, pero nunca puede tomar las expectativas de las simulaciones, porque no es exactamente así como se utilizan en la vida real. La simulación puede utilizarse para la valoración de opciones, pero no es muy buena para predecir un precio explícito. La idea general es que si las distribuciones subyacentes son correctas, entonces se puede utilizar para modelar funciones de pago no lineales. Esto se debe a la desigualdad de Jensen, que establece que E[f(x)] >= f(E[x]). Se puede hacer un ejemplo en el que el precio actual de 100 puede llegar a 50 o 200 con igual probabilidad. El precio medio esperado es 125. El pago de una opción con K=100 sería de 25. Si ahora se utilizan los modelos de precios como deberían, se obtiene un pay off de 0 de la opción cuando S=50, y un pay off de 100 cuando S va a 200. El valor real esperado de la opción es (0 + 100)/2 = 50. Hay una línea muy fina en la forma de aplicar los modelos de precios, pero no se puede utilizar para predecir un precio explícito.

Answer 4

Es interesante que nadie ofrezca una respuesta con una visión más de "inversión activa".

Mucha gente cree que puede predecir el precio futuro de una acción (y, por tanto, su comportamiento más sencillo: hacia arriba o hacia abajo) observando la valoración de una empresa. Una forma muy simplista de verlo es comprar acciones infravaloradas y vender acciones sobrevaloradas (en relación con la opinión de uno sobre ese valor).

La cuestión es cómo formarse una opinión sobre el valor real de la empresa :

-Análisis fundamental: conocimiento/visión específica sobre el sector o la empresa, gestión de la empresa, tendencias macro. etc. (esta lista podría ser interminable)

-Análisis de comportamiento, qué sesgos de comportamiento expresan los inversores en general y cómo explotarlos. (Valor, Tamaño, Momento, por ejemplo). A menudo están relacionados con los factores de riesgo y se relacionan perfectamente con la respuesta de Todd Page.

Por qué, y si esto funciona, es un gran debate. Obviamente, simplifico demasiado y no quiero entrar en debates sobre si los mercados son eficientes, etc. Sólo quiero dar un punto de vista diferente a las respuestas que ya se tienen.

Pueden aplicarse cada una por separado o combinadas, aplicadas a una acción o a una sección completa de acciones. Si se trata de una pregunta para una entrevista, supongo que se podría plantear de una forma u otra en una tienda de renta variable cuántica (fondos de cobertura cuánticos y gestores cuánticos de renta variable activa que se dedican a realizar análisis transversales de los fundamentos de las acciones y de los factores de comportamiento).

Answer 5

La respuesta estilizada es que los factores ingenuos explicarán la mayor parte de su puntuación predictiva. Con la menor cantidad de tiempo, eso es lo primero que harías: Regresas los retornos logarítmicos contra exceso de rendimiento sobre la media del mercado , capitalización bursátil y relación precio/valor contable .

Después de eso, la siguiente fruta colgante más baja es tener en cuenta una factor de impulso o efectos contrarios (estructura de covarianza de los rendimientos transversales).

Como se ha señalado en algunos comentarios, otras respuestas parecen confundir esto con una $\mathbb{Q}$ problema en lugar de $\mathbb{P}$ problema.